डेटा को विभिन्न रूपों में कैप्चर किया गया है और यह सदियों से प्रक्रियाओं का एक अनिवार्य हिस्सा रहा है - सरल मिलान मार्करों और नोट्स से लेकर जटिल स्प्रेडशीट और क्लाउड स्टोरेज तक। आज, जटिल डेटा या बड़े डेटा की मात्रा और मात्रा, जो बनाई और संग्रहीत की जाती है, चौंका देने वाली है, अनुमानित 2.5 बिलियन गीगाबाइट प्रतिदिन उत्पन्न होती है।
विनिर्माण क्षेत्र में, डेटा की मात्रा तेजी से बढ़ रही है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई), मशीन लर्निंग (एमएल) और इंटरनेट ऑफ थिंग्स (आईओटी) उपकरणों जैसी स्मार्ट और इंटरकनेक्टेड प्रौद्योगिकियों के साथ बनाई और वितरित की जाती है जो अब परिचालन प्रणालियों में एकीकृत हैं।
हालाँकि, बड़े डेटा के उपयोग और विश्लेषण की कुशल समझ के बिना, डेटा केवल संख्याओं तक ही सीमित रह जाएगा।
इन स्मार्ट विनिर्माण प्रौद्योगिकियों के उपयोग और पारंपरिक डेटासेट के प्रबंधन के बीच, निर्माताओं के पास अधिक डेटा बिंदु हैं शॉप फ्लोर की तुलना में पहले कभी नहीं। उनके लिए, भविष्य में अपने प्रौद्योगिकी निवेश पर अधिक रिटर्न प्राप्त करने के लिए परिष्कृत विश्लेषणात्मक मॉडल की आवश्यकता होगी क्योंकि इससे उन्हें इष्टतम व्यावसायिक परिणामों के लिए सही निर्णय लेने के लिए डेटा को परिभाषित करने, अध्ययन करने और ठोस निष्कर्ष निकालने में मदद मिलेगी। सही एनालिटिक्स लीवर का उपयोग करने से, कोई भी डेटा टेबल पर पीछे नहीं छूटता।
यदि स्वचालन दक्षता के बारे में है, तो विश्लेषण बुद्धिमत्ता के बारे में है
आधुनिक विनिर्माण के इर्द-गिर्द चर्चा अक्सर उन प्रौद्योगिकियों के इर्द-गिर्द घूमती है जो बड़े पैमाने पर परिचालन दक्षता को सक्षम करने के लिए प्रक्रियाओं को स्वचालित करने के लिए डिज़ाइन की गई हैं। के आगमन के साथ उद्योग 4.0, हम इस प्रौद्योगिकी को अपनाने की गति को बढ़ते हुए देख रहे हैं, और जब से COVID-19 महामारी ने डिजिटलीकरण को उच्च गति पर ला दिया है तब से डिजिटल परिवर्तन की दर और भी तेज हो गई है।
कई व्यवसाय अब बुद्धिमान उपकरणों और समाधानों की मदद से अधिक दक्षता लाने का प्रयास कर रहे हैं। हालाँकि, कुशल और बुद्धिमान के बीच अंतर करना महत्वपूर्ण है।
उदाहरण के लिए, शक्तिशाली IoT सेंसर ने वास्तविक समय में विनिर्माण परिसंपत्तियों की निगरानी और रिकॉर्ड करने की क्षमता को सक्षम करके प्रक्रिया दक्षता में वृद्धि की है, जैसे उत्पादन सुविधाओं में डिब्बे के स्थान और सामग्री को वस्तुतः ट्रैक करना और ऑन-डिमांड स्टॉक पुनःपूर्ति को स्वचालित करना।
हालाँकि, शक्तिशाली विश्लेषण का उपयोग उच्च स्तर की बुद्धिमत्ता का परिचय देता है जो अनुकूलन की सुविधा प्रदान करता है। डेटा एनालिटिक्स निर्माता को आगे की दक्षता और लागत में कमी के लिए क्षेत्रों की पहचान करने की अनुमति देता है - चाहे वह उत्पादन लाइन अनुक्रमों को पुनर्व्यवस्थित करना हो, उस बिन से भागों का उपयोग करके उत्पाद को फिर से कॉन्फ़िगर करना हो, या अधिक किफायती घटकों का सुझाव देना हो।
डेटा एनालिटिक्स की बदौलत, निर्माता अब अपने निरंतर सुधार और प्रक्रिया अनुकूलन लक्ष्यों की ओर एक कदम और करीब पहुंच सकते हैं, जिससे यह बुद्धिमान कारखानों की एक और प्रमुख विशेषता बन जाती है। इसलिए विनिर्माण कंपनियों के लिए यह महत्वपूर्ण है कि वे डेटा का प्रभावी ढंग से लाभ उठाएं, मौजूदा प्रक्रियाओं को बढ़ाते हुए कमियों को पहचानने और ठीक करने में मदद करने के लिए अपने संचालन में बुद्धिमत्ता की एक और परत जोड़ें। हालाँकि यह कुछ लोगों के लिए एक चुनौती हो सकती है, लेकिन इसे बेंचमार्किंग फ्रेमवर्क और जैसे टूल को लागू करके हासिल किया जा सकता है स्मार्ट उद्योग तत्परता सूचकांक (सिरी) ताकि कंपनियां डिजिटल परिवर्तन को आगे बढ़ा सकें और बड़े पैमाने पर काम कर सकें और अपने संचालन और प्रक्रियाओं को और भी बेहतर बना सकें।
पूरी तरह से स्वचालित कारखानों से लेकर स्वायत्त विनिर्माण पारिस्थितिकी तंत्र तक
पिछले कुछ वर्षों में विनिर्माण क्षेत्र में उचित बदलाव देखा गया है, व्यवधान की प्रत्येक नई लहर के साथ इसमें महत्वपूर्ण विकास हुआ है। तदर्थ आधार पर नई तकनीकों में निवेश करने से लेकर ज़मीनी स्तर पर डिजिटल परिवर्तन योजना के साथ बुद्धिमान कारखानों के निर्माण की ओर बदलाव पहले से ही चल रहा है। लेकिन दूरदर्शी उद्योग जगत के नेता जानना चाहते हैं कि आगे क्या है और वहां तक पहुंचने के लिए क्या कदम उठाने की जरूरत है।
जैसे-जैसे भविष्य की आधुनिक फैक्ट्रियों द्वारा अधिक डेटा का उपयोग और विश्लेषण किया जाता है, ये फैक्ट्रियां भी सीखना शुरू कर देती हैं कि संदर्भों का मूल्यांकन कैसे किया जाए, बाधाओं को कैसे अनुकूलित किया जाए और ऐसी कार्रवाइयां की जाएं जो संगठन द्वारा पूर्वनिर्धारित परिणामों के सबसे करीब हों - बिना किसी मानवीय हस्तक्षेप के .
समय के साथ, डेटा एनालिटिक्स और ऑटोमेशन की शक्ति अगली पीढ़ी के स्मार्ट कारखानों को शक्ति प्रदान कर सकती है, जिससे वास्तव में स्वायत्त विनिर्माण पारिस्थितिकी तंत्र बन सकता है जो शुरुआती उद्योग 4.0 प्रयासों की परिणति है। जबकि उद्योग 5.0 अभी भी दूर क्षितिज पर है, स्वायत्त विनिर्माण पारिस्थितिकी तंत्र की शुरुआत उद्योग 4.0 से एक स्पष्ट कदम होगा।
अत्याधुनिक डेटा एनालिटिक्स द्वारा निभाई गई मुख्य भूमिका विनिर्माण क्षेत्र में इस अगले युग की परिभाषित विशेषता बनने के लिए तैयार है जहां उत्पादन अनुकूलन की मांग के साथ बड़े पैमाने पर उत्पादन को संतुलित कर सकता है।
डेटा एनालिटिक्स: विनिर्माण परिवर्तन की रीढ़
डिजिटल परिवर्तन और स्मार्ट और इंटरकनेक्टेड प्रौद्योगिकियों ने आज के निर्माताओं को पहले की तुलना में अधिक सफलता प्रदान की है। पूरी डिजिटलीकरण प्रक्रिया के दौरान, बड़े डेटा, एआई, एमएल और आईओटी के साथ उन्नत मशीनरी और जटिल प्रणालियों ने अगली पीढ़ी के कारखानों को बिजली देने और उनकी क्षमताओं को अधिकतम करने में मदद की है। हालाँकि, एक आधुनिक कारखाने में उत्पन्न डेटा के पहाड़ डेटा एनालिटिक्स की महत्वपूर्ण रीढ़ के बिना महत्वपूर्ण जानकारी की व्याख्या और एक्सट्रपलेशन के बिना उपयोगी नहीं होंगे, जिस पर कार्रवाई की जा सकती है।
डेटा एनालिटिक्स के साथ, भविष्य के कारखाने और पूरी तरह से स्वायत्त पारिस्थितिकी तंत्र उद्योग 4.0 के उन्नत चरण के हिस्से के रूप में एक वास्तविकता बन सकते हैं। हालाँकि, निर्माताओं को इस अगले चरण में पहुँचने के लिए, उन्हें यह समझना होगा कि उनमें कहाँ कमी है और वे संभावित कमियों को कैसे दूर कर सकते हैं। साथ महोदय मै, अच्छी तरह से परिभाषित उद्योग-विशिष्ट बेंचमार्क और स्पष्ट रोडमैप उस परिवर्तन का मार्ग प्रशस्त करेंगे जो निर्माता चाहते हैं।
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